বেশিরভাগ সাধারণ কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে আউটপুট বৈশিষ্ট্যের মাত্রা কমাতে পুলিং স্তর থাকে yers কেন আমি সমঝোতার স্তরটির প্রসারকে বাড়িয়ে একই জিনিস অর্জন করতে পারি না? পুলিং স্তরটি কী প্রয়োজনীয় করে তোলে?
বেশিরভাগ সাধারণ কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে আউটপুট বৈশিষ্ট্যের মাত্রা কমাতে পুলিং স্তর থাকে yers কেন আমি সমঝোতার স্তরটির প্রসারকে বাড়িয়ে একই জিনিস অর্জন করতে পারি না? পুলিং স্তরটি কী প্রয়োজনীয় করে তোলে?
উত্তর:
আপনি প্রকৃতপক্ষে এটি করতে পারেন, সরলতার জন্য লড়াই করা দেখুন : সমস্ত কনভলিউশনাল নেট । পুলিং আপনাকে কিছু পরিমাণ অনুবাদ বিচ্যুতি দেয় যা সহায়ক হতে পারে বা নাও পারে। এছাড়াও, পুলিংগুলি কনভোলিউশনগুলির তুলনায় গণনা করা আরও দ্রুত। তবুও, আপনি সর্বদা স্রোতের সাথে সমঝোতার মাধ্যমে পুলিং প্রতিস্থাপনের চেষ্টা করতে পারেন এবং আরও ভাল কী কাজ করে তা দেখুন।
কিছু বর্তমান কাজ গড় পুলিং ( ওয়াইড রেসিডুয়াল নেটওয়ার্কস , ডেনসনেটস ) ব্যবহার করে, অন্যরা স্ট্রাইডের সাথে কনভলিউশন ব্যবহার করে ( ডেলুজেটস )
দৃশ্যত সর্বাধিক পুলিং সহায়তা করে কারণ এটি একটি চিত্রের তীক্ষ্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশন করে। সুতরাং একটি চিত্র দেওয়া, দ্রুততম বৈশিষ্ট্যগুলি একটি চিত্রের সেরা নিম্ন-স্তরের উপস্থাপনা। https://www.quora.com/What-is-the-benefit-of-using-average-pooling-rather-than-max-pooling
তবে অ্যান্ড্রু এনজির ডিপ লার্নিংয়ের বক্তৃতা অনুসারে সর্বাধিক পুলিং কাজ করে তবে কেন তা কেউ জানে না। উক্তি -> "তবে আমাকে স্বীকার করতে হবে, আমি মনে করি লোকেরা সর্বাধিক পুলিং ব্যবহার করার মূল কারণ হ'ল এটি ভালভাবে কাজ করার জন্য প্রচুর পরীক্ষায় পাওয়া গেছে, ... আমি কারও সম্পর্কে পুরোপুরি জানি না যে এটি আসল কিনা? অন্তর্নিহিত কারণ। "